【摘 要】
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太赫兹波的特性,如无电离辐射损伤、能穿过较多非极性材料、频段范围覆盖许多物质的光谱信息等,使得透射式太赫兹CT在生物医学、无损检测、样品成分识别、艺术品保护等领域具有重要的研究价值以及广阔的应用前景。目前透射式太赫兹CT受探测器限制,其逐点扫描采集完备投影数据耗时巨大且不切实际,因此实际应用中通常采集稀疏投影数据。透射式太赫兹CT常用的滤波反投影算法在稀疏投影数据情况下的重建图像中往往包含较多条状
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太赫兹波的特性,如无电离辐射损伤、能穿过较多非极性材料、频段范围覆盖许多物质的光谱信息等,使得透射式太赫兹CT在生物医学、无损检测、样品成分识别、艺术品保护等领域具有重要的研究价值以及广阔的应用前景。目前透射式太赫兹CT受探测器限制,其逐点扫描采集完备投影数据耗时巨大且不切实际,因此实际应用中通常采集稀疏投影数据。透射式太赫兹CT常用的滤波反投影算法在稀疏投影数据情况下的重建图像中往往包含较多条状伪影和噪声,严重影响成像质量。因此,如何通过图像重建算法来提高透射式太赫兹CT的成像质量是目前的研究热点之一。论文针对透射式太赫兹CT迭代图像重建算法开展研究,提出了基于字典学习的透射式太赫兹CT重建模型,能从稀疏投影数据中重建出高质量的图像。主要内容概括如下:（1）研究了透射式太赫兹CT的成像物理模型和图像重建基础,实现了经典的滤波反投影算法（FBP）和联合代数重建算法（SART）。实验结果表明,FBP结果中条状伪影较多,图像质量较差。而SART结果有一定提升,在一些边缘细节处仍有伪影。（2）研究借助正则化项来提高迭代图像重建算法的精度,实现了基于总变分的透射式太赫兹CT迭代图像重建（TVM）算法,详细阐述了算法的求解步骤,进行了实验验证。实验结果表明,对比FBP和SART算法,TVM算法抑制伪影和噪声的能力较强,重建图像质量较好,但图像的边缘结构和细节处存在过平滑和模糊的问题。（3）为克服TVM算法的缺点,进一步提高重建图像质量,提出了基于字典学习的透射式太赫兹CT重建（DLTR）模型。根据两种不同的字典学习策略,分别研究了基于自适应字典学习的迭代图像重建（ADIR）算法和基于全局字典学习的迭代图像重建（GDIR）算法,详细给出了算法的求解步骤并进行实验。结果表明,对比前述算法,ADIR和GDIR算法在抑制条状伪影的同时能较好的保留图像的细节结构,重建图像质量更高。
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